he Binary Neutron Star Merger
9.2 Chronology ou tht Follow-up
Através das Figuras 13 e 14 outras informações podem ser analisadas. Por exemplo, para o duto 15 observa-se uma taxa de utilização de 64%, ou seja, este duto encontra-se ocu- pado durante 64% do horizonte de tempo considerado, representando um potencial gargalo para o sistema. Medidas antecipativas podem ser tomadas antes mesmo de implementar uma nova programação, sugerindo rotas alternativas para os produtos e negociações de entrega junto às re- finarias. Por outro lado, dutos com pouca utilização, como é o caso do duto 2 (4% de ocupação), podem ter sua capacidade de transporte melhor aproveitada.
Como destacado na seção 4.1, o modelo deve fornecer as violações das janelas de tempo impostas ao bombeio e recebimento de bateladas, permitindo uma avaliação dos estoques
2Tanto nas refinarias quanto nos terminais, a troca de turno ocorre nos seguintes períodos: das 07:00 h às 08:00
agregados nas áreas operacionais da rede. A Tabela 7 fornece as violações calculadas pelo modelo matemático para o cenário C2 (Caso C).
Tabela 7 – Violações das janelas de tempo - cenário C2 (Caso C)
b no nd aob(h) dob(h) adb(h) ddb(h) 26 3 5 0 0 0 34 31 1 2 30 0 0 0 40 3 2 16 0 0 0 46 3 5 0 0 0 9 55 3 9 0 0 34 0 60 3 8 0 0 0 19
Para a batelada 26 ocorre um atraso do recebimento igual a 34 h, significando a queda do nível de produto abaixo do estoque mínimo na área de demanda 5. A batelada 31 aponta um adiantamento no bombeio de produto em 30 h na área 1, ou seja, é requisitado seu envio antes mesmo de estar disponível em estoque. Neste caso é possível a quebra do volume da batelada na origem, suprindo antecipadamente a necessidade de bombeio. Para a batelada 55 ocorre o adiantamento na entrega do produto no destino em 34 h, infringindo a capacidade máxima de armazenamento da área 9. Violações pequenas podem sugerir negociações de ajustes entre as áreas de envio e recebimento. Entretanto, atrasos grandes na entrega de produtos podem apontar a falta de capacidade de produção das refinarias envolvidas. Uma solução possível nestes casos é requisitar a chegada de navios na área 9, atendendo a demanda necessária durante uma determinada janela de tempo.
Além do problema de alocação de produtos que pode contribuir para um número ele- vado de violações das janelas de tempo, pode-se apontar outros fatores que geram gargalos em função do compartilhamento de trechos de dutos. Dentre estes, pode-se relacionar o tamanho das bateladas envolvidas e a ordem de prioridade de cada uma delas na carteira de movimenta- ção. A heurística do módulo de Alocação de Recursos durante a geração das movimentações é adotar sempre o maior volume de batelada possível em função dos tanques disponíveis na origem e no destino, tamanhos dos dutos e volume das rotas de fluxo. Desta maneira, bateladas que possuem volumes elevados provocam atrasos significativos na rede, desde que os critérios da modelagem adotada não permitem a quebra dos volumes em partes menores. Na prática ope- racional, os especialistas muitas vezes são obrigados a dividir os volumes ou mesmo quebrar as bateladas em áreas intermediárias para garantir a entrega dos produtos na agenda programada, mas esta prática é indesejável e muitas vezes causa aumento dos custos por perdas através da degradação destes derivados. Neste sentido, como resultado das simulações realizadas, as Ta- belas 8, 9 e 10 apresentam o número de bateladas que sofreram violações seguido do total de horas violadas (valores arredondados), detectadas nos cenários simulados para os três casos de penalização.
Tabela 8 – Total de Violações (Caso A) Cenários C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Origem Adianta (no/h) 1/111 2/46 3/130 12/586 1/47 1/7 3/496 Atrasa (no/h) 3/47 0/0 0/0 1/9 8/406 13/763 3/87 Destino Adianta (no/h) 1/15 1/34 4/235 0/0 0/0 0/0 0/0 Atrasa (no/h) 22/2184 3/56 4/114 20/1145 12/696 19/1068 15/478 Violação Total 27/2357 6/136 11/479 33/1740 21/1149 33/1838 21/1061
Tabela 9 – Total de Violações (Caso B)
Cenários C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Origem Adianta (no/h) 1/96 2/46 3/130 11/564 1/47 1/7 3/477 Atrasa (no/h) 2/46 0/0 0/0 1/9 8/406 13/763 4/122 Destino Adianta (no/h) 1/15 1/34 4/235 0/0 0/0 0/0 0/0 Atrasa (no/h) 22/2349 3/62 4/114 20/1210 12/702 19/1068 18/573 Violação Total 26/2506 6/142 11/479 32/1783 21/1155 33/1838 25/1172
Tabela 10 – Total de Violações (Caso C)
Cenários C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Origem Adianta (no/h) 1/96 2/46 3/119 11/566 1/47 0/0 3/477 Atrasa (no/h) 2/46 0/0 1/11 1/9 8/406 13/769 4/134 Destino Adianta (no/h) 1/15 1/34 3/203 0/0 0/0 0/0 0/0 Atrasa (no/h) 22/2350 3/62 4/150 21/1212 12/702 20/1117 19/625 Violação Total 26/2507 6/142 11/483 33/1787 21/1155 33/1886 26/1236
Para todos os cenários e difentes casos de penalização, o número de bateladas que sofrem violações estão agrupadas em origem de envio e destino de recebimento, sendo que po- dem adiantar ou atrasar em relação às suas respectivas janelas de tempo. Por exemplo, para o cenário C2 da Tabela 8 (Caso A), duas bateladas adiantam o horário de envio e juntas so- mam 46 horas de violação (2/46), nenhuma batelada sofre atraso na origem (0/0), uma batelada adianta seu recebimento no destino (1/34) e três bateladas atrasam seu recebimento somando 56 horas de violação (3/56). No total, das 92 bateladas existentes na carteira de programação, 6 bateladas infringiram suas janelas de tempo, totalizando 136 horas de violação (6/136). Dentre as instâncias simuladas, o cenário C1 nos três casos de penalização foi o que apresentou maior violação das janelas de tempo impostas. Como mencionado na apresentação dos resultados computacionais, pode-se observar uma relação direta entre a função objetivo e o montante de violações dado em horas. Comparando-se os três casos de horossazonalidade e troca de turno, é notado um acréscimo no total de violações. Os piores casos estão relacionados aos cenário C1 e C7, com um aumento de 150 h e 175 h, respectivamente, quando comparados os Casos A e C (Tabelas 8 e 10). Este aumento da violação pode ser explicado pelo cumprimento das res- trições que penalizam o início e o término das operações de envio e recebimento, ocasionando a propagação de eventos de forma generalizada através da rede.
Pode-se observar a existência de uma relação de compromisso entre o atendimento de todas as restrições impostas pelo problema e o respeito às janelas de tempo que representam os estoques agregados. Dado que as restrições operacionais, tal como restrições locais, horossazo- nalidade e troca de turno devem sempre ser atendidas, a factibilidade da solução é obtida pelo ajuste das variáveis de folga representadas pelos atrasos e adiantamentos no envio e recebimento
de produtos. Desde que a sequência de bombeio é sugerida pela carteira de bateladas, muitas vezes um escalonamento é sensivelmente melhorado quando novas sequências são implemen- tadas, como será visto no Capítulo 6. Sendo uma questão inerente ao problema, diferentes carteiras de bateladas podem gerar múltiplas soluções e atender a determinados critérios que auxiliam o programador a direcionar suas atividades ao longo do horizonte de tempo. Por outro lado, alterações na sequência de bombeio a partir da origem podem forçar um aumento do ho- rizonte de programação devido às restrições de bombeio e recebimento simultâneos existentes nas áreas operacionais.
As Figuras 22 e 23 ilustram dois sequenciamentos diferentes para uma carteira de bateladas em que a restrição local de bombeio simultâneo da área 2 impacta no tempo total de programação. Na carteira da Figura 22, a batelada 33 trafega pelos dutos 13 e 10 nos dias 03/07/2007 e 04/07/2007. Já na carteira da Figura 23, esta batelada foi reordenada manualmente e ocupa a posição 71. Com isto, ela só foi bombeada depois do dia 06/07/2009.
Figura 23 – Gantt - batelada 33 no final da carteira
Esse adiamento do bombeio para o final da carteira de bateladas ocasionou uma mu- dança significativa na configuração da programação a partir dos dois Gantts analisados, prin- cipalmente nos dutos 4, 9 e 10. Neste exemplo ilustrativo, em decorrência da ordem de bom- beio imposta pela lista de bateladas, gargalos na rede provocam o atraso de várias bateladas da carteira, impactando no aumento do horizonte de programação. Dada a importância que a ordenação de bateladas possui na caracterização da solução final, o próximo capítulo apresenta uma nova metodologia de ordenação de bateladas que não utiliza heurísticas.
5.4 CONCLUSÃO
O objetivo principal deste capítulo de resultados foi verificar o modelo de temporização através de cenários práticos, identificando o efeito correto das restrições e demonstrando o elevado grau de complexidade da tarefa de programação de uma rede de dutos, a qual consiste em considerar um grande volume de informações de ordem técnica e comercial. Como descrita anteriormente, a estrutura de otimização permite ao programador visualizar o escalonamento gerado com detalhes de vários dias adiante, prevendo o impacto das restrições impostas pela topologia da planta, problemas de operação de bombeio, falta de produtos em áreas específicas, o que auxilia o processo de decisão operacional durante a prática de programação.
A possibilidade de gerar um escalonamento de maior longo prazo permite destacar os seguintes resultados alcançados até o momento:
• Verificar a taxa de utilização dos dutos ao longo do mês; • Identificar dutos gargalos no sistema;
• A abordagem temporal contínua permite visualizar detalhes do escalonamento gerado (detalhes de horas);
• A programação pode ser gerada para priorizar o atendimento ao cliente ou inventários das áreas operacionais;
• O conceito de janelas de tempo permite um diagnóstico que pode ser utilizado na nego- ciação entre a programação da produção das refinarias e o escalonamento dos dutos; • A programação gerada tende a minimizar o número de paradas do sistema;
• O modelo de temporização permite avaliar novos modos de operação da rede e sugerir modificações de longo prazo.
Os cenários simulados neste capítulo foram definidos a partir de um sistema de plane- jamento mensal, representando situações reais da malha dutoviária em análise. O modelo foi capaz de tratar horizontes de até 30 dias com respeito a uma série de restrições operacionais, horossazonalidade e troca de turno. Foi possível visualizar a programação gerada com detalhes de maior longo prazo, identificando situações críticas e obtendo informações de diagnóstico da rede como gargalos, taxas de utilização/ocupação dos dutos, antecipando decisões relacionadas à falta de produtos em clientes e excedentes de estoque junto às refinarias.
No entanto, existem limitações da abordagem proposta resultantes da subdivisão hie- rárquica do problema de escalonamento, principalmente na etapa responsável pela ordenação dos bombeios das bateladas nas origens e passagem em áreas intermediárias. Visto que a or- denação de bateladas utilizada inicialmente faz uso de uma heurística construtiva de ordenação a partir do índice calculado pela equação 1 apresentada na seção 3.4 para determinar a priori- dade de envio de produtos, este procedimento não possui meios de considerar os efeitos da rede a priori, motivando a reformulação desta abordagem através do uso de técnicas de programação matemática, conforme será apresentado no próximo capítulo.
6
MODELO DE ORDENAÇÃO DE BATELADAS
Neste capítulo, é proposta a formalização dos critérios de sequenciamento durante a fase de ordenação da lista de bateladas. Uma vez que a alocação de recursos e ordenação de bateladas tem forte impacto na solução final e métodos heurísticos podem levar a soluções muito particulares, é apresentada a reformulação do problema de ordenação com o emprego de estruturas de alto nível presentes em técnicas de programação lógica por restrições (CLP - Constraint Logic Programming). O modelo a ser desenvolvido tem como objetivo principal determinar uma melhor ordem de bombeio das bateladas em relação às áreas de origem, de forma a minimizar as violações dos limites de tancagem agregada. Estimando o efeito da rede na propagação das bateladas, obtêm-se um ganho significativo na qualidade da solução quando comparada à heurística construtiva que pode falhar em alguns casos particulares.